「AIに“CEO”の画像を作ってと頼んだら、なぜか男性ばかり…」そんな経験はありませんか？
AIの答えや判断が、特定のイメージにかたよってしまうこと。実はそれ、AIが勉強に使った「学習データ」に原因があります。
これは、まるで特定の“女性誌”だけを読んで育った人が、その雑誌に書かれていることだけを「世の中のすべて」だと思いこんでしまうのに似ています。
この記事では、AIのちょっと難しい「学習データの偏り」という問題を、身近な例でわかりやすく解きほぐしていきます。
AIの「学習」って、そもそも何？
AIの学習は、人間でいう「勉強」と同じです。たくさんの教科書や本を読んで、知識をどんどん頭に入れていきます。
私たちがよく使うChatGPT（チャットジーピーティー）やGemini（ジェミニ）、Grok（グロック）といった「大規模言語モデル（LLM）」と呼ばれるAIは、インターネット上にある膨大な文章や画像を“読んで”学習しています。
その量は、一人の人間が一生かかっても読みきれないほど。数字にすると天文学的で、図書館の本をすべて丸暗記するようなイメージをはるかに超えています。
こうしてAIは、たくさんの知識を蓄え、私たちの質問に答えられるようになるのです。
ここがポイント: AIの学習とは、人間が勉強するように、大量のデジタル情報を読み込んで知識を蓄えることです。
学習データが偏ると、どうなるの？
もし、AIが勉強する教科書が偏っていたら、どうなるでしょうか。
ここで「女性誌」のたとえ話を使ってみましょう。あるAIが「20代・都心ひとり暮らし・愛されコーデ」がテーマの女性誌だけを読んで学習したとします。
このAIに「素敵な女性ってどんな人？」と質問したら、きっと「流行のファッションで、おしゃれなカフェに行く人です」と答えるでしょう。
汗を流して畑仕事にはげむ女性や、白衣で研究に打ち込む女性の姿は、そのAIの“常識”にはありません。学習したデータの中に、その情報がなかったからです。
これは笑い話ではなく、実際に世界中で問題になっています。
例えば、過去の採用データをもとに作られた求人AIが、歴史的に男性が多かったという理由だけで、応募してきた女性の評価を低くしてしまう事例がありました。
また、画像生成AIに「看護師」と指示すると女性の画像ばかりを、「社長」と指示すると男性の画像ばかりを生成しやすい、という偏りも指摘されています。
このように学習データが偏ると、AIはまるで色眼鏡をかけたように、世の中を正しく見られなくなってしまうのです。
ここがポイント: 学習データが偏るとAIの判断も偏り、社会の固定観念や差別を大きくしてしまう危険があります。
AIはなぜ「偏った情報」を学習してしまうの？
では、どうしてAIの学習データは偏ってしまうのでしょうか。主な原因は２つあります。
1. 参考にする情報そのものが偏っている
AIが学習するインターネット上の情報は、残念ながら、世界のすべてを公平に映しだしているわけではありません。
歴史的な書物の多くは男性の視点で書かれていますし、ネットで情報を発信できる人も、まだ一部に限られています。
つまり、AIがアクセスできる情報源そのものに、もともと偏りが存在しているのです。
2. データを作る人間に「無意識の思い込み」がある
AIの学習データは、人間が「これは良いデータだ」と選んで与えている部分もあります。
そのとき、開発者が無意識に持っている「こうあるべきだ」という思い込みが、データに反映されてしまうことがあります。
女性誌の編集者が「うちの読者は、きっとこういう情報を求めているはず」と考えて特集を組むのに似ていますね。悪気はなくても、結果的に情報が偏ってしまうのです。
ここがポイント: 学習データは、元になる情報やデータを作る人間の影響を受けるため、どうしても偏りが生まれてしまいます。
AIの「偏見」と上手に付き合うには？
AIの偏りは、すぐに解決できる問題ではありません。だからこそ、私たち使う側が賢くなる必要があります。
一番大切なのは、**「AIは万能ではなく、間違えることもある」**と知っておくことです。AIの答えは、あくまで学習したデータから考えられる「確率が高いもの」にすぎません。
そのため、ChatGPTとGeminiなど、複数の異なるAIに同じ質問をしてみるのも一つの手です。答えを比べることで、多角的な視点が得られます。これは、いろいろなジャンルの雑誌を読んで、幅広い知識を得るのに似ていますね。
そして、AIの答えをうのみにしない**「批判的な思考」**が重要です。
私たちは女性誌を読むとき、「これはあくまで一つの意見だよね」と、少し距離を置いて情報を客観的に見ています。AIと接するときも、それと同じ冷静な視点を持つことが、これからの時代を生きる私たちにとって大切なスキルになるのです。
ここがポイント: AIの答えをうのみにせず、複数の情報と比べながら「本当かな？」と考える批判的な視点を持ちましょう。
